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1. 前言
一次完整的语言测试,应包括测试后对测试结果的统计分析。不经过统计分析,测试结果只能是一堆杂乱无章的分数(李筱菊,1997),授课教师也无法从简单的原始分数中深入了解受试者的整体情况。以普通高校开设的大学英语为例,该课程通常要求集中进行大规模测试,测试后还会进行一些初步的数据加工,如计算各个受试班级的平均分,及格率,有时还需给出某几个分数段的人数和百分比等数据。若是教师手工进行这些数据的分析整理,则工作繁重,且仅能获得以上较直观的数据结果,其它如标准差,频次分布特征等项目,就不是简单的计算能实现的。为了对学生的大学英语成绩有一个科学的认识,本文讨论如何利用SPSS软件包进行相关的统计分析。
SPSS(Statistics Package for Social Science)是著名的统计分析软件,它采用Windows的窗口方式管理程序运行,操作简单;它具有强大的图表功能,可生成各种统计报表和形象直观的统计图形。在利用SPSS对学生成绩进行统计分析时,只需了解相关统计术语和SPSS操作步骤即可,具体的统计分析和结果的输出均由SPSS自动完成,使用者无须记忆统计过程中所涉及的计算公式。

2. 有关的统计量
在进行统计分析之前,有必要对大学英语测试分析中常用的统计术语作一说明。统计学中,描述一组数据的特征,通常从两个方面进行:数据的集中趋势(central tendency)和离散趋势(variability)。另外,反映分布曲线特征的统计量,也值得关注。

2.1集中量
集中量反映数据向某一点集中的趋势,最常见的有平均数(mean)、中位数(median)和众数(mode)。

2.1.1平均数
平均数是描述一组数据集中趋势最常用的统计量。它计算简便,在分析学生成绩时应用最为普遍,但它容易受到极端数值的影响。

2.1.2中位数
中位数是位于一个数据列最中间位置的那个数值。如果该组数据的个数为偶数,则取中间两个数值的平均数。当一组数据中出现极端数值时,通常用中位数作为该组数据的代表值,但它不如平均数稳定。

2.1.3众数
众数是一组数据中频次最高的那个数值。数据的分布有时向某一边倾斜(skewed),例如某个班的英语成绩可能有高分或低分特别多的情况。这时众数就能更好地反映出该班英语成绩的集中趋势。

2.2离散量
离散量描述一组数据的离散趋势和差异程度。有时我们比较两个班的英语成绩会发现,虽然它们的集中量相同或接近,但离散量可能相差很大。因此,只有集中量还不足以描述一组数据的全貌。这里,我们仅介绍离散量中的全距(range)、方差(variance)和标准差(st.deviation),以及与正态分布相关的统计量。

2.2.1全距
全距是一组数据中最高值与最低值之差。它是说明数据离散程度最简单的统计量,其缺点是忽略了中间数据的差异情况。

2.2.2方差与标准差
方差与标准差是最能反映数据离散趋势的统计量。二者中,标准差更为常用,它由方差开平方得来,其值越大,说明数据的离散程度越大;其值越小,说明数据分布越集中。

2.2.3偏态值与峰值
偏态值(skewness)与峰值(kurtosis)都和正态分布相关。无论是自然界还是社会生活中,我们观测到的某一对象在频次分布上都有一定的规律,即中间大,两头小,且分布往往是不对称的,英语测试成绩也不例外。当一组数据的分布出现偏态时,可计算出正或负偏态值。峰值反映分布曲线的陡峭程度,也分正值和负值两种。一般而言,若测试成绩的偏态值和峰值控制在+1之内,便属正态分布。

3 . 统计量在SPSS中的实现
SPSS启动后,默认状态下程序的主界面如图3-a所示。该窗口中,我们可建立、编辑数据文件,并对数据进行统计分析工作。

3.1数据的录入
SPSS数据编辑窗口提供两种视图:Variable view和Data view,编辑过程中它们可随时切换。Variable view供我们定义变量名及变量的属性(数据类型、变量宽度、变量名标签、赋值标签、度量标准等)。图3-b是笔者依据所教班级进行的一次四级模拟考试而定义的各个变量,表格中已录入了相关的变量值。
Data view视图供我们输入并显示各变量值。有时我们可以由视图中已存在的变量值获得新的变量值。例如,定义图3-b中变量“总分”的步骤可以省略,而改由主菜单transform下compute功能建立变量“总分”,它将根据已录入的数据自动获得变量值。因为篇幅的关系,下文中将只对模拟考试中的变量“总分”进行有关统计分析。

3.2频次分布与描述统计量的实现
以上所给的原始分数是不规则的,若不加以整理分析,就无法揭示这些数据背后所隐含的规律性成分,也无法对该班的成绩作出科学的评价。给出频次分布状况是对这些分数的一个初步整理,而在SPSS中,频次分布与描述统计量均属于最基本的统计分析,两者可同时得以实现,且操作步骤简单。
单击主菜单Analyze,选择Descriptive statistics中的Frequencies选项,可见到如图3-c所示的对话框。要获得有关的统计量,需从左侧的源变量框中选择一个或多个变量进入Variable(s)框中,作为统计分析的对象。这里我们仅选择本次考试的“总分”这一项。以上操作完成后,再单击Statistics,得到如图3-d所示的对话框。
在3-d对话框中,我们选定需要的统计指标并提交系统执行,两部分统计结果随之在输出窗口中显示出来。我们可以对它们进行编辑加工,直到获得满意的格式。图3-e就是SPSS计算出的本次测试成绩的有关描述统计量。

3.3分布图的实现
SPSS主要通过主菜单Graphs中的选项来创建图形。下文以直方图(histogram)为例,说明它如何直观的表现本次成绩的分布状况。单击Graphs展开下拉菜单,选择Histogram。在弹出的对话框中我们同样选择“总分”作为制图对象,并选定Display normal curve,再提交系统执行。图3-f即为SPSS生成的本次成绩分布的直方图。
从图3-f可以看出,直方图和分布曲线在表现数据分布上比频数表更直观明了。据图3-e得知分布曲线的偏态值为0.206,属正偏,曲线略向左偏移,说明本次模拟测试稍稍偏难;曲线的峰度值为-0.663,曲线比较平坦,说明各分数段的的频次差别不大。

4. 结语
本文对大学英语测试分析中如何利用SPSS软件包作了一初步说明,希望通过对有关统计指标和SPSS操作步骤的介绍,引起更多同仁关注SPSS在测试中的应用。利用SPSS对大学英语测试成绩进行统计分析,不仅可以提高分析整理数据的效率,更为我们全面认识受试者水平,改进教学策略提供了十分科学的手段。需要指出的是,SPSS的统计分析功能远不止本文提及的内容,它在教学科研中还有更为广阔的用途。

参考文献:
(1)桂诗春、宁春岩.语言学方法论[M].北京:外语教学与研究出版社,1997.9.
(2)韩宝成.外语教学科研中的统计方法[M].北京:外语教学与研究出版社,2000.1.
(3)李筱菊.语言测试科学与艺术[M].长沙:湖南教本论文由英语论文网提供整理，提供论文代写，英语论文代写，代写论文，代写英语论文，代写留学生论文，代写英文论文，留学生论文代写相关核心关键词搜索。